Diese Strategie integriert mehrere Indikatoren, darunter den volumengewichteten Durchschnittspreis, Bollinger-Bänder und das zeitsegmentierte Volumen, um den Anfang und Ende von Kurstrends zu identifizieren und Trends zu verfolgen.
Die Strategie umfasst folgende Schlüsselschritte:
Berechnen Sie schnelle und langsame volumengewichtete Durchschnittspreislinien.
Nehmen wir den Durchschnitt der VWAP-Linien, um Bollinger-Bänder zu zeichnen.
Einführung des zeitsegmentierten Volumens (TSV) zur Bestätigung des steigenden Handelsvolumens und zur Validierung des Trends.
Erzeugen Sie ein Kaufsignal, wenn der schnelle VWAP über den langsamen VWAP überschreitet, der Preis über das obere Bollinger-Band bricht und der TSV positiv ist.
Verwenden Sie VWAP-Pullback und Bollinger-Unterband als Stop-Loss-Signale.
Mehrfache Bestätigungen filtern effektiv falsche Ausbrüche und erkennen den Trendstart
Die VWAP-Berechnung spiegelt den tatsächlichen Handelspreis besser wider
Volatilitätsindikator beurteilt, ob ein Trend vorliegt
Das Handelsvolumen bestätigt die Fortsetzung der Entwicklung
Berechtigte Stop-Loss- und Take-Profit-Kontrollen
Konfigurierbare Parameter ermöglichen eine flexible Optimierung
Schwierigkeiten bei der Optimierung mehrerer Indikatoren
Verzögerungen bei der Verringerung des Stop-Loss-Verhältnisses durch VWAP und Bollinger-Bands
TSV, die auf Parameter-Tuning für verschiedene Märkte empfindlich ist
Weitere falsche Signale in Bereichsgebundenen Märkten
Ignoriert Handelskosten, tatsächlicher Gewinn und Verlust schwächer als Backtest
Anwendung von maschinellem Lernen zur automatischen Optimierung von Parameterkombinationen
Einrichtung eines dynamischen oder nachfolgenden Stop-Loss, um die Gewinne besser zu sichern
Zusätzliche Volumenmomentumsindikatoren zur Vermeidung von Abweichungen
Einschließen Elliott-Wellen, um Trendstadien zu bestimmen, entsprechend die Parameter anzupassen
Berücksichtigen Sie die Handelskosten, setzen Sie ein Mindestgewinnziel fest, um die Kosteneffizienz zu kontrollieren
Diese Strategie bietet eine gute Trendidentifizierung durch die Integration mehrerer Indikatoren. Sie kann effektiv den Beginn und das Ende von realen Trends bestimmen. Weitere Verbesserungen der Stabilität können durch Parameteroptimierung, Stop-Loss-Optimierung und Filteroptimierung erreicht werden.
/*backtest
start: 2022-09-14 00:00:00
end: 2023-09-20 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// @version=4
// Credits
// "Vwap with period" code which used in this strategy to calculate the leadLine was written by "neolao" active on https://tr.tradingview.com/u/neolao/
// "TSV" code which used in this strategy was written by "liw0" active on https://www.tradingview.com/u/liw0. The code is corrected by "vitelot" December 2018.
strategy("HYE Trend Hunter [Strategy]", overlay = true, initial_capital = 1000, default_qty_value = 100, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, commission_value = 0.025, pyramiding = 0)
// Strategy inputs
slowtenkansenPeriod = input(9, minval=1, title="Slow Tenkan Sen VWAP Line Length", group = "Tenkansen / Kijunsen")
slowkijunsenPeriod = input(26, minval=1, title="Slow Kijun Sen VWAP Line Length", group = "Tenkansen / Kijunsen")
fasttenkansenPeriod = input(5, minval=1, title="Fast Tenkan Sen VWAP Line Length", group = "Tenkansen / Kijunsen")
fastkijunsenPeriod = input(13, minval=1, title="Fast Kijun Sen VWAP Line Length", group = "Tenkansen / Kijunsen")
BBlength = input(20, minval=1, title= "Bollinger Band Length", group = "Bollinger Bands")
BBmult = input(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="Bollinger Band StdDev", group = "Bollinger Bands")
tsvlength = input(13, minval=1, title="TSV Length", group = "Tıme Segmented Volume")
tsvemaperiod = input(7, minval=1, title="TSV Ema Length", group = "Tıme Segmented Volume")
// Make input options that configure backtest date range
startDate = input(title="Start Date", type=input.integer,
defval=1, minval=1, maxval=31, group = "Backtest Range")
startMonth = input(title="Start Month", type=input.integer,
defval=1, minval=1, maxval=12, group = "Backtest Range")
startYear = input(title="Start Year", type=input.integer,
defval=2000, minval=1800, maxval=2100, group = "Backtest Range")
endDate = input(title="End Date", type=input.integer,
defval=31, minval=1, maxval=31, group = "Backtest Range")
endMonth = input(title="End Month", type=input.integer,
defval=12, minval=1, maxval=12, group = "Backtest Range")
endYear = input(title="End Year", type=input.integer,
defval=2021, minval=1800, maxval=2100, group = "Backtest Range")
inDateRange = true
//Slow Tenkan Sen Calculation
typicalPriceTS = (high + low + close) / 3
typicalPriceVolumeTS = typicalPriceTS * volume
cumulativeTypicalPriceVolumeTS = sum(typicalPriceVolumeTS, slowtenkansenPeriod)
cumulativeVolumeTS = sum(volume, slowtenkansenPeriod)
slowtenkansenvwapValue = cumulativeTypicalPriceVolumeTS / cumulativeVolumeTS
//Slow Kijun Sen Calculation
typicalPriceKS = (high + low + close) / 3
typicalPriceVolumeKS = typicalPriceKS * volume
cumulativeTypicalPriceVolumeKS = sum(typicalPriceVolumeKS, slowkijunsenPeriod)
cumulativeVolumeKS = sum(volume, slowkijunsenPeriod)
slowkijunsenvwapValue = cumulativeTypicalPriceVolumeKS / cumulativeVolumeKS
//Fast Tenkan Sen Calculation
typicalPriceTF = (high + low + close) / 3
typicalPriceVolumeTF = typicalPriceTF * volume
cumulativeTypicalPriceVolumeTF = sum(typicalPriceVolumeTF, fasttenkansenPeriod)
cumulativeVolumeTF = sum(volume, fasttenkansenPeriod)
fasttenkansenvwapValue = cumulativeTypicalPriceVolumeTF / cumulativeVolumeTF
//Fast Kijun Sen Calculation
typicalPriceKF = (high + low + close) / 3
typicalPriceVolumeKF = typicalPriceKS * volume
cumulativeTypicalPriceVolumeKF = sum(typicalPriceVolumeKF, fastkijunsenPeriod)
cumulativeVolumeKF = sum(volume, fastkijunsenPeriod)
fastkijunsenvwapValue = cumulativeTypicalPriceVolumeKF / cumulativeVolumeKF
//Slow LeadLine Calculation
lowesttenkansen_s = lowest(slowtenkansenvwapValue, slowtenkansenPeriod)
highesttenkansen_s = highest(slowtenkansenvwapValue, slowtenkansenPeriod)
lowestkijunsen_s = lowest(slowkijunsenvwapValue, slowkijunsenPeriod)
highestkijunsen_s = highest(slowkijunsenvwapValue, slowkijunsenPeriod)
slowtenkansen = avg(lowesttenkansen_s, highesttenkansen_s)
slowkijunsen = avg(lowestkijunsen_s, highestkijunsen_s)
slowleadLine = avg(slowtenkansen, slowkijunsen)
//Fast LeadLine Calculation
lowesttenkansen_f = lowest(fasttenkansenvwapValue, fasttenkansenPeriod)
highesttenkansen_f = highest(fasttenkansenvwapValue, fasttenkansenPeriod)
lowestkijunsen_f = lowest(fastkijunsenvwapValue, fastkijunsenPeriod)
highestkijunsen_f = highest(fastkijunsenvwapValue, fastkijunsenPeriod)
fasttenkansen = avg(lowesttenkansen_f, highesttenkansen_f)
fastkijunsen = avg(lowestkijunsen_f, highestkijunsen_f)
fastleadLine = avg(fasttenkansen, fastkijunsen)
// BBleadLine Calculation
BBleadLine = avg(fastleadLine, slowleadLine)
// Bollinger Band Calculation
basis = sma(BBleadLine, BBlength)
dev = BBmult * stdev(BBleadLine, BBlength)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
// TSV Calculation
tsv = sum(close>close[1]?volume*(close-close[1]):close<close[1]?volume*(close-close[1]):0,tsvlength)
tsvema = ema(tsv, tsvemaperiod)
// Rules for Entry & Exit
if(fastleadLine > fastleadLine[1] and slowleadLine > slowleadLine[1] and tsv > 0 and tsv > tsvema and close > upper and inDateRange)
strategy.entry("BUY", strategy.long)
if(fastleadLine < fastleadLine[1] and slowleadLine < slowleadLine[1])
strategy.close("BUY")
// Plots
colorsettingS = input(title="Solid Color Slow Leadline", defval=false, type=input.bool)
plot(slowleadLine, title = "Slow LeadLine", color = colorsettingS ? color.aqua : slowleadLine > slowleadLine[1] ? color.green : color.red, linewidth=3)
colorsettingF = input(title="Solid Color Fast Leadline", defval=false, type=input.bool)
plot(fastleadLine, title = "Fast LeadLine", color = colorsettingF ? color.orange : fastleadLine > fastleadLine[1] ? color.green : color.red, linewidth=3)
p1 = plot(upper, "Upper BB", color=#2962FF)
p2 = plot(lower, "Lower BB", color=#2962FF)
fill(p1, p2, title = "Background", color=color.blue)